【摘 要】
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伴随快速的城市化,交通拥堵、空气污染、能源危机等问题日益凸显,发展可持续的绿色交通迫在眉睫。自行车作为一种健康、经济且绿色的交通方式,对于建设更加美好的未来城市具有重要意义。在城市层面上理解不同收入水平人群的骑行规律对于未来进行更好的交通规划、推广绿色出行具有重要意义,但过去由于骑行数据难以采集,鲜有研究进行相关分析。近年来,因为无桩共享单车使用的灵活性与便利性,其在国内以及全球范围内蓬勃发展,共
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伴随快速的城市化,交通拥堵、空气污染、能源危机等问题日益凸显,发展可持续的绿色交通迫在眉睫。自行车作为一种健康、经济且绿色的交通方式,对于建设更加美好的未来城市具有重要意义。在城市层面上理解不同收入水平人群的骑行规律对于未来进行更好的交通规划、推广绿色出行具有重要意义,但过去由于骑行数据难以采集,鲜有研究进行相关分析。近年来,因为无桩共享单车使用的灵活性与便利性,其在国内以及全球范围内蓬勃发展,共享单车平台由于记账的需要,会详细记录每次出行的起屹时空信息,这为本文的相关研究提供了新的契机。本文通过综合分析北京和上海数百万条共享单车数据、房价数据、兴趣点(POI)与人口等各类城市数据,进行时空数据分析挖掘共享单车用户的居住地与可能的收入水平,进一步根据迭代化的洛伦兹曲线划分方法对个体收入进行客观分组,进而研究不同收入水平的用户在个体及群体层面的移动规律,同时发现根据单车出行流量与道路网络特征可以对交通拥堵程度进行预测,揭示出不同出行方式与道路网络结构内在的耦合联系。具体而言,本文发现不同收入水平的用户在个体层面的移动模式都非常相似,例如回转半径、平均骑行距离、探索模式、地点访问模式、用户最长行程的概率以及多样性分布等是十分相似的,这表明用户的个体骑行行为都遵循相似的物理规则。然而,在群体层面的时空模式上,不同收入水平的用户则存在较大的差异,包括活跃地点的空间分布、地点流量的多样性指标、访问地点的平均收入水平和平均范围,以及工作通勤方向。例如,随着收入水平的下降,用户所访问地点的平均收入水平也在下降。另外,北京与上海也存在一定的城市特异性,例如上海不同收入水平用户的地点访问多样性相对平均且普遍高于北京,而北京中等收入水平的用户具有最高的多样性,相应发现有助于设计更具人性化与差异化的绿色出行推广策略。另外本文还发现共享单车流量比例加权的绕行率与道路拥堵程度之间存在鲁棒的标度律关系,而将单车流量去掉后,单纯的绕行率与拥堵程度几乎线性无关,这表明出行模式与道路结构之间存在着内在的耦合关系,可以进一步加深我们对于交通拥堵问题的理解。而不同收入用户的低效道路也存在较大的差异,相应发现对于交通优化具有参考价值。鉴于共享单车系统对于发展可持续交通系统的重要性,以及不同收入群体之间存在的较大差异,我们的研究结果有助于为无桩共享单车平台进行更好的车辆投放设计与更科学的区域推广策略提供支持,同时对于城市交通规划部分优化道路网络建设、缓解城市拥堵具有一定的借鉴价值。
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